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  • 第52卷第6期
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蛋白质补充对健康成年人阻力训练诱导的肌肉质量和力量增加影响的系统综述、荟萃分析和荟萃回归
  1. 罗伯特·W·莫顿1,
  2. 凯文·特·墨菲1,
  3. 肖恩·麦凯拉1,
  4. 布拉德·肖恩菲尔德2,
  5. Menno Henselmans公司三,
  6. 埃里克·赫尔姆斯4,
  7. 艾伦·A·阿拉贡5,
  8. 迈克尔·C·德弗里斯6,
  9. 劳拉·班菲尔德7,
  10. 詹姆斯·W·克里格8,
  11. 斯图亚特·菲利普斯1
  1. 1 运动学系,麦克马斯特大学,汉密尔顿，加拿大
  2. 2 卫生科学部,纽约市立大学雷曼学院,布朗克斯,纽约，美国
  3. 三 贝叶斯健身,戈林切姆，荷兰
  4. 4 AUT大学新西兰运动性能研究所,奥克兰，新西兰
  5. 5 加利福尼亚州立大学,北岭,加利福尼亚，美国
  6. 6 运动学系,滑铁卢大学,滑铁卢，加拿大
  7. 7 健康科学图书馆,麦克马斯特大学,汉密尔顿，加拿大
  8. 8 称重有限责任公司,伊瑟阔,华盛顿，美国
  1. 与的通信Stuart M Phillips博士，加拿大安大略省西汉密尔顿市主街1280号麦克马斯特大学运动学系；菲利普斯{at}麦克马斯特.ca

摘要

目标我们进行了系统回顾、荟萃分析和荟萃回归，以确定膳食蛋白质补充是否会增加阻力运动训练（RET）诱导的肌肉质量和力量增加。

数据来源系统搜索Medline、Embase、CINAHL和SportDiscus。

资格标准只有RET持续时间≥6周和膳食蛋白质补充的随机对照试验。

设计随机效应荟萃分析和荟萃回归与四个先验确定的协变量。采用两阶段断点分析确定总蛋白摄入量与无脂质量（FFM）变化之间的关系。

结果来自1863名参与者的49项研究的数据表明，膳食蛋白质补充显著增加了以下方面的变化（均p<0.05）：力量-一次重复最大值（2.49 kg（0.64，4.33））、FFM（0.30 kg（0.09，0.52））和肌肉大小-肌纤维横截面积（CSA；310µm）2（51570））和股骨中段CSA（7.2 mm2（0.20，14.30））。随着年龄的增长，补充蛋白质对FFM增益的影响降低（−0.01 kg（−0.02，–0.00），p=0.002），并且对抵抗训练的个体更有效（0.75 kg（0.09，1.40），p=0.03）。超过1.62 g/kg/天的总蛋白质摄入量的蛋白质补充不会导致RET诱导的FFM进一步增加。

总结/结论在健康成年人延长RET期间，膳食蛋白质补充显著增强了肌肉力量和大小的变化。随着年龄的增长，RET期间蛋白质补充的效果会降低，而训练经验会提高。蛋白质补充量大于~1.6 g/kg/天的蛋白质摄入不会进一步促进RET诱导的FFM增加。

  • 肥大
  • 生长
  • 补充
  • 乳清
  • 性能。亮氨酸

这是一篇根据知识共享署名非商业（CC BY-NC 4.0）许可发布的开放存取文章，该许可允许其他人以非商业方式分发、混音、改编、构建此作品，并以不同条款许可其衍生作品，只要原著被正确引用，并且使用是非商业性的。请参见：http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

https://doi.org/10.1136/bjsports-2017-097608

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    介绍

    在运动员和娱乐锻炼者中，阻力运动训练（RET）与膳食蛋白质补充相结合是一种常见的做法，目的是增强RET诱导的肌肉质量和力量的增加。蛋白质补充被认为是一种有效的抗血管扩张刺激物，也被提倡用于参与RET的老年人1–5甚至荟萃分析6–12关于补充蛋白质以提高RET介导的肌肉质量和力量增加的实际效果，得出了相互矛盾的结果。对蛋白质补充的功效缺乏共识6–12这可能是由于使用了不同的研究纳入标准，并纳入了不同年龄、训练状态、总蛋白质摄入量、蛋白质来源和蛋白质剂量的受试者。因此，对蛋白质补充功效这一主要问题的循证回答，尽管之前有报道，7现在似乎有争议。4

    我们进行了一项荟萃分析，该分析在本质上比以前的荟萃分析更具包容性6–12就蛋白质补充是否会增加相关RET结果的变化提供广泛、系统和基于证据的评估。我们使用荟萃回归来评估在荟萃分析之前确定的重要潜在中介协变量的影响。目前的荟萃分析包括的研究和参与者数量是迄今为止发表的关于RET期间蛋白质补充的最大综合荟萃分析的两倍多。第7阶段1

    我们还进行了额外的理性、基于机理的分析，其目的是回答以下问题：是否存在蛋白质摄入量超过该摄入量后，在RET期间补充蛋白质不再对增加肌肉质量提供可测量的益处？为了回答这个问题，我们认识到肌肉蛋白合成过程（MPS）是肌肉肥大的主要决定因素，13显示了蛋白质摄入量增加的饱和剂量-反应关系。14由于MPS的测量结果与肥大表现出良好的一致性13我们的理论是，每日蛋白质摄入对RET诱导的肌肉质量变化的影响将显示出剂量反应关系，但这最终将趋于稳定。

    方法

    入选标准

    本荟萃分析考虑了任何结合RET和蛋白质补充干预的随机对照试验（RCT）。试验的持续时间必须至少为六周，参与者必须每周至少进行两次RET，并且必须至少给一组服用不与其他潜在肥大剂（如肌酸、β-HMB或睾酮增强化合物）联合摄入的蛋白质补充剂。只有健康且不受能量限制的人的试验被接受。手稿必须是原创研究（不是评论或会议摘要），并用英语书写。

    搜索策略

    对截至2017年1月的Medline、Embase、CINAHL和SportDiscus的文献进行了系统搜索（LB）（见在线补充附录1). 在适当情况下，将关键字和主题词组合用于以下概念：蛋白质补充和阻力训练或肌肉力量。最初的搜索产生了3056项研究。任何被忽视的试验都是通过查阅其他关于该受试者的综述和荟萃分析来确定的，并手动添加（17项研究）。在重复数据消除和筛选纳入标准后，三位作者（RWM、KTM和SRM）独立阅读/审阅了155篇文章。共选择49个随机对照试验纳入本荟萃分析(图1).

    补充附录1

    图1
    图1

    PRISMA流程图。

    数据提取

    三名研究人员（RWM、KTM和SRM）独立收集了每个研究中预先确定的相关变量。相关变量包括研究设计、RET干预细节、参与者特征、蛋白质补充信息、安慰剂/对照信息、绩效结果、身体成分结果和任何其他显著信息（例如，偏见/利益冲突的来源）。如果数据未在表格或文本中显示，并且无法联系作者，则使用WebPlotDigitizer（WebPlot Digitizizer，V.3.11）提取数据。美国得克萨斯州：Ankit Rohatgi，2017）或根据基线值和/或百分比变化计算。如果三位审稿人之间存在任何差异，所有审稿人（RWM、KTM和SRM）都会重新审阅手稿，并通过讨论达成一致。我们还对10项随机选择的研究进行了事后重新评估，并比较了提取的结果。15在所有情况下，每个研究者的编码漂移都小于10%，并且后处理（RWM、KTM和SRM）的可靠性很好（>95%）。

    最后49项研究共提取了58种不同的身体成分和66项表现结果。16–64根据49项随机对照试验中最常见的结果，对主要结果进行了限制和合并，以包括两种不同的表现结果和四种不同的身体成分结果。表现结果为：一次重复最大力量（1RM；通过任何1RM力量测试测量）和最大自主收缩（MVC；使用任何肌肉群/动作的测功机通过等速和/或等长收缩测量）。人体测量和成分结果包括：总体重（TBM；以任何尺度测量）；无脂质量（FFM）和无骨质量（如果无FFM，则为瘦质量；FFM；通过双能X射线吸收测定法（DXA）、水密度测定法或全身空气体积描记法（BodPod）测量）；脂肪质量（FM；通过DXA、水密度测定法和/或BodPod测量）；肌肉纤维横截面积（CSA；用显微镜从股外侧肌和/或背阔肌活检获得的任何纤维亚型（I、IIa和/或IIx）测量）；和股骨中段全肌CSA（股骨中段CSA，通过MRI和/或CT测量）。

    数据综合

    当数据以不同单位报告时（例如磅对千克），数据被转换为公制单位。在所有分析中，对照组接受了相同的RET干预，但没有补充或补充安慰剂。如果一项研究包括一个蛋白质补充组、一个非补充对照组和一个安慰剂补充对照组，它们都是RET干预的一部分，则检索蛋白质补充组和安慰剂补充组。如果一项研究有多个时间点，则仅检索干预前和干预后的结果。如果SD（ΔSD）的变化可用，则与干预前和干预后SD一起收集。如果没有报告ΔSD，则根据Cochrane干预措施系统审查手册:65 

    嵌入式图像

    然后将ΔSD计算为：

    嵌入式图像

    计算每个条件下的平均值变化（Δmean）和ΔSD，并上传至RevMan（RevMan审查经理（RevMan），V.5.3。哥本哈根：北欧科克伦中心，科克伦合作，2014年）。如果研究中有一个以上的蛋白质补充组（例如大豆和乳清）、MVC测量值（例如等速和等长）或1RM测量值（如卧推和腿部按压），则分别计算Δ平均值和ΔSD，除非另有说明，否则随后使用RevMan计算器（RevMan管理员（RevMan），V.5.3）进行合并。哥本哈根：北欧科克伦中心，科克伦合作，2014年）。

    荟萃分析

    随机效应荟萃分析在RevMan（Review Manager（RevMan），V.5.3中进行。哥本哈根：北欧科克伦中心（The Nordic Cochrane Centre），《科克伦协作》（The Cochrane-Collaboration），2014年）。效应大小以平均差（MD）表示，1RM、TBM、FFM、FM、纤维CSA和股骨中段CSA的平均值±SD和95%CI，MVC的标准化平均差（SMD）和95%CI表示，因为它在不可比较的量表（如N和Nm）上显示了多个结果。

    异质性和偏见风险

    通过χ评估异质性2和我 2显著性设为p<0.05。每个研究的内部有效性通过基于领域的评估来确定，以量化每个研究的偏差风险65由三名研究人员（RWM、KTM和SRM）独立执行。荟萃分析中的数据仅限于三个以下报告的高风险或不明确风险领域的研究（主要是由于报告的利益冲突和缺乏盲法研究者和/或参与者补充附录2)). 目视检查漏斗图以确定发表偏倚。进行了多项敏感性分析，以确定是否有任何结果受到删除的研究的影响。

    补充附录2

    元回归

    为了了解异质性的来源，对1RM、FFM和纤维CSA进行了荟萃回归，因为它们具有统计学意义，具有相当大的无法解释的异质性(我2 )并进行了足够数量的研究（≥10项）。使用元回归代替亚组分析，以允许使用连续协变量，并允许一次包含多个协变量。我们预先选择了四个协变量纳入我们的荟萃回归：基线蛋白质摄入量（g/kg/天）、运动后蛋白质剂量（g）、年龄和训练状态，因为有证据表明基线蛋白质摄入、，66蛋白质剂量，14年龄67和培训状态68可能影响蛋白质补充的效果；总结如下。4 5使用Stata（StataCorp.2011）在随机效应荟萃回归模型中对这些协变量进行单独和共同的荟萃回归。Stata统计软件：第12版。美国德克萨斯州大学站）。随机效应荟萃回归使用残差限制最大似然来测量研究方差（τ2)根据建议进行Knapp-Hartung修改。69当所有四个协变量一起分析时，进行排列测试（n=1000），通过计算调整后的p值来解决多重测试的问题。70随后确定并单独分析了其他协变量，以进一步探讨RET期间补充蛋白质对1RM和FFM变化影响的未解释差异。连续的协变量为：蛋白质摄入量变化中的MD（g/天）、相对蛋白质摄入总量中的MD-（g/kg/天，周数和总RET量（单位：kg）：重复次数/组×组/运动×运动/组×周×干预时间（单位：周）。分类变量为：蛋白质补充来源（乳清vs大豆）、性别（男性vs女性）、类型（饮食补充vs RET补充）、全身RET（全身RET vs非全身RET）和RET监督（监督vs非监督）。蛋白质补充来源仅限于大豆和乳清，因为很少有研究组提供酪蛋白（n=321 59 60)或豌豆（n=122)蛋白质补充剂。

    分组分析

    在RevMan（Review Manager（RevMan），V.5.3）中进行分组分析。哥本哈根：北欧科克伦中心，科克伦合作，2014年）。对FFM和1RM的变化进行分组分析，以训练状态（未训练与训练）作为分组，生成森林样地，并将训练状态作为分类变量整齐地呈现。还对FFM的变化进行了亚组分析，将年龄分为亚组（老年（>45岁）和年轻（<45岁），如下所示，供感兴趣的读者参考。

    断点分析

    为了研究蛋白质摄入量作为连续变量对个体研究组的影响（而不是仅限于荟萃回归中各组间的MDs），绘制了FFM变化的线性和分段回归曲线（用DXA测量）与每日和基线蛋白质摄入度的对比图。使用GraphPad Prism（美国加利福尼亚州拉霍亚市GraphPad-Software V.6）进行线性和分段回归，以确定最佳拟合模型，正如之前在测量MPS的急性示踪试验中所做的那样。14如果分段回归是首选模型，则将第二条直线的斜率设置为零，以确定断点（双相回归）。每项研究中的每一组都显示每日或基线蛋白质摄入量与DXA中FFM的变化。显著性设为p<0.05，断点数据表示为平均值（95%CI）。

    结果

    参与者特征

    参与者的详细信息和结果在其他地方提供（参见在线补充表1共有来自17个国家的49项研究符合纳入标准(图1). 有10项针对抵抗力训练参与者的研究，14个研究组仅针对女性参与者。出版时间从1962年到2016年。共有1863名参与者（平均值±标准差；35±20岁）。

    补充表1

    RET特性

    RET特性也在别处介绍（参见在线补充表1）RET干预持续6周至52周（13±8周），每周进行2天至5天（3±1天/周）的RET，每次训练1至14次（7±3次/次），每次训练1~12组（4±2组/次）以及每次重复3~25次（9±4次/组）。四项研究仅使用下肢RET，两项研究仅采用膝盖伸肌RET，一项研究仅用肘屈肌RET。两项研究只使用一种下肢运动和一种上身运动。

    蛋白质补充

    有关实验组（蛋白质补充组）和对照组（安慰剂组或非补充组）的详细信息，请参阅其他地方（在线补充表2）蛋白质组每天补充4克至106克蛋白质（36±30克/天；年轻人：42±32克/天，老年人：20±18克/天），训练日运动后补充5克至44克蛋白质（24±11克；年轻人24±12克；老年人23±10克）。在23种条件下添加乳清蛋白，3种条件添加酪蛋白，6种条件添加大豆蛋白，1种条件添加豌豆蛋白，10种条件添加牛奶或牛奶蛋白，7种条件添加全食（如牛肉、酸奶、餐间小吃），13种条件添加含有多种蛋白源的非特定蛋白混合物或混合物（如乳清、酪蛋白、大豆和鸡蛋）。在40项研究中，参与者在RET疗程结束后摄入部分或全部每日蛋白质补充剂。在36项48种不同情况的研究中，作者报告了干预前和/或干预后每日蛋白质摄入总量（g/天）或相对量（g/kg/天或%kcal/天）。蛋白质组的每日蛋白质摄入量增加（平均值±标准偏差；范围：23±41 g/天；-25 g/天至158 g/日；p=0.004），而对照组的每日蛋白摄入量没有变化（1±14 g/天，-17 g/天到40 g/日，p=0.83），因此蛋白质组的日蛋白质摄入额变化显著更大（p=0.01）。蛋白质组的相对每日蛋白质摄入量（g/kg/天）增加了（前：1.4±0.4，后：1.8±0.7，Δ：0.3±0.5 g/kg/日，p=0.002），而对照组没有变化（前：1.4-0.3，后：1.3±0.3，Δ:-0.02±0.1 g/kg/天后，p=0.48），因此蛋白质组的变化更大（p<0.001）。从23项研究中收集了29种条件下的每日能量摄入（kcal/day），并没有随着RET和蛋白质补充时间的延长而改变，蛋白质组和对照组之间也没有显著差异（Δ蛋白质组：50±293 kcal/day.Δ对照组：70±231 kcal/dady，p=0.71）。

    补充表2

    异质性和偏见风险

    1RM的变化存在显著的异质性（χ2=53.49,我2 =33%，p=0.003）和纤维CSA（χ2=30.97,我2 =68%，p=0.0006）。基于偏见的风险，9项研究被删除17 18 25 26 50 63（请参阅联机补充附录2)或出版物偏见评估24 32 64（请参阅联机补充图1). 特别是从1RM中删除了四项研究，17 26 32 50四个来自TBM，17 18 63 64三个来自FM，17 18 63FFM五名，17 18 24 63 64MVC三个25 26 50一个来自光纤CSA。50

    补充图1

    敏感性分析

    对上述九项高风险研究的结果进行敏感性分析，以确定删除这些研究是否会改变任何结果。纳入这些研究并不影响1RM、TBM、FFM或股骨中段CSA的平均值或显著性差异；然而，当米切尔等 50在纤维CSA评估中纳入了蛋白质补充（310µm2（51570），p=0.02）被消除（153µm2（−137，443），p=0.30）。这可能是由于包括肌肉活检在内的少量研究，但在解释RET期间蛋白质补充对纤维CSA变化的影响时可能需要谨慎。在任何情况下，与随机效应meta分析相比，固定效应meta分析的效果或显著性没有不同的程度。

    荟萃分析

    在长时间RET期间补充蛋白质显著提高了1RM强度（MD:2.49 kg（0.64，4.33），p=0.01；图2)但对MVC无影响（SMD:0.04（-0.09，0.16），p=0.54）。蛋白质补充对TBM的变化没有显著影响（MD:0.11 kg（-0.23，0.46），p=0.52），但改善了FFM的变化（MD:0.30 kg（0.09，0.52），p=0.007；图3)、FM（MD:−0.41 kg（−0.70，–0.13），p=0.005）、纤维CSA（MD:310µm2（51570），p=0.02；在线查看补充图2：面板A）和股骨中段CSA（MD:7.2 mm2（0.20，14.30），p=0.04；在线查看补充图2：面板B）。

    补充图2

    图2
    图2

    随机效应荟萃分析结果的森林图显示，未经培训和经过培训的参与者在一次重复最大值（1 RM；kg）上与95%CI的平均差异。对于每项研究，圆圈表示干预效果的平均差异，与之相交的水平线作为95%置信区间的下限和上限。每个圆圈的大小表示研究在荟萃分析中的相对权重。菱形代表加权未训练组、训练组和总组的平均差异。总计：2.49 kg（0.64，4.33），p=0.01，未训练：0.99 kg（−0.27，2.25），p=0.12，训练：4.27 kg（0.61，7.94），p=0.02。

    图3
    图3

    随机效应荟萃分析结果的森林图显示，未经培训和经过培训的参与者的瘦肉或无脂体重（FFM；kg）与95%CI的平均差异。对于每项研究，圆圈表示干预效果的平均差异，与之相交的水平线作为95%置信区间的下限和上限。每个圆圈的大小表示在荟萃分析中研究的相对权重。菱形代表加权未训练组、训练组和总组的平均差异。总计：0.30 kg（0.09，0.52）p=0.007，未训练：0.15 kg（−0.02，0.31），p=0.08，训练：1.05 kg（0.61，1.50），p<0.0001。

    元回归。

    完整模型荟萃回归的结果见表1当合并时，基线蛋白质摄入量、蛋白质剂量、年龄和训练状态不能解释1RM（15项研究，1216名受试者，p=0.77）或FFM（15项试验，642名受试人，p=0.12）变化的任何差异。将所有协变量与纤维CSA的变化进行比较时，观察结果不足（<10）。

    查看此表：
    表1

    元回归输出

    RET延长后1RM和FFM变化的单变量荟萃回归也出现在表1我们的协变量均未解释补充蛋白质对1RM变化的影响的异质性：基线蛋白质摄入量（21项研究，814名参与者，p=0.59）、年龄（27项研究，802名参与者，p=0.78）、训练状态（28项研究，858名参与者，p=0.40）和运动后蛋白质剂量（23项研究，589名参与者，p=0.13）相反，当用单变量荟萃回归评估蛋白质补充对FFM变化的影响时，运动后蛋白质剂量是唯一不影响蛋白质补充对FFM变化疗效的协变量（20项研究，793名参与者，p=0.25）而基线蛋白质摄入量（22项研究，988名参与者，p=0.045；见在线补充图3：小组A），年龄（25项研究，1033名参与者，p=0.02；图4)和训练状态（26项研究，1089名参与者，p=0.03）都影响了蛋白质补充的效果。当补充蛋白质对FFM变化的影响以年龄分层为两个亚组进行评估时，老年人（>45；67±7岁；MD:0.06（-0.14，0.26））和年轻人（<45；24±4岁；MD:0.55（0.30，0.81））之间的差异仍然显著（χ2=8.71,我2 =89%，p=0.003）。没有协变量可以解释RET后纤维CSA变化的任何差异：年龄（10项研究，474名参与者，我2 =65%，调整R2=-3%，p=0.50），基线蛋白质摄入量（8项研究，384名参与者，我2 =43%，调整R2=-44%，p=0.84），运动后蛋白质剂量（10项研究，270名参与者，我2 =77%，调整R2=-38%，p=0.92）和培训状态（11项研究，586名参与者，我2 =71%，调整R2=-24%，p=0.94）。

    补充图3

    图4
    图4

    年龄和各组间无脂肪质量（FFM）平均差异之间的随机效应单变量元回归。每个圆圈代表一项研究，圆圈的大小反映了该研究对模型的影响（与该研究的SE成反比）。回归预测用实线表示（−0.01 kg（−0.02，–0.00），p=0.02）。

    其他地方提供了其他单变量荟萃回归（参见在线补充表3). 仅限于RET是否为全身RET（27项研究，其中只有4项研究不是全身RET，我2 =2%，调整R2=76%，p=0.01）或监督（28项研究，我2 =5%，调整R2=58%，p=0.047）解释了补充蛋白质对1RM变化的有效性的部分差异。没有其他协变量解释了与补充蛋白质对1 RM或FFM变化的疗效相关的任何差异。

    补充表3

    断点分析

    双相回归（42个研究组，723名参与者）解释了FFM变化和每日蛋白质摄入量之间的变化，而不是线性回归（突变点=1.62（1.03，2.20）g/kg/天，斜率=1.75，R2=0.19，df=36），尽管没有统计学意义（p=0.079；图5)当绘制FFM相对于基线蛋白质摄入的变化时，线性回归比双相回归解释了两个年轻人的显著差异（斜率=−1.54 g/kg/天，R2=0.17，df=34）和旧（斜率=0.16 g/kg/天，R2=0.04，df=14）各年龄组之间存在统计显著差异的参与者（p=0.042；参见在线补充图3：面板D）。

    图5
    图5

    通过双能X射线吸收仪测量的相对总蛋白质摄入量（g/kg体重/天）与无脂体重变化（ΔFFM）之间的分段线性回归。每个圆圈代表一个研究中的单个组。虚线箭头表示断裂点=1.62克蛋白质/kg/天，p=0.079。实心箭头表示95%CI，（1.03至2.20）。

    讨论

    这是迄今为止关于干预措施的最大的荟萃分析，包括在延长RET期间肌肉和力量相关结果的饮食蛋白质补充。我们的主要发现是，膳食蛋白质补充增加了RET诱导的1RM强度增加(图2)和FFM(图3). 对于FFM的变化，膳食蛋白质补充对抵抗训练的个体更有效(表1和图3)，随着年龄的增长，效果变差(表1和图4)并且没有增加超过总蛋白质摄入量约1.6 g/kg/天(图5). 我们的数据表明，饮食中补充蛋白质对优化RET在肌肉质量和力量方面的适应既充分又必要。

    以前的荟萃分析6–12在研究RET期间蛋白质补充对瘦体重或FFM和1RM强度变化的影响时，得出了不同的结论。这些差异可能是不同研究纳入标准的结果。例如，以前的荟萃分析只包括受过训练的参与者，8只有老年人，9 11不仅仅含有蛋白质的补充剂，8 10只有一种蛋白质来源，8 12缩短RET干预，10 12虚弱/肌肉减少参与者7 9 11和/或能量受限的参与者。6 7 12此前，迄今为止关于RET期间蛋白质补充的最大综合荟萃分析包括22项研究和680名参与者7并且确实显示了蛋白质补充对RET刺激的强度和FFM增益的显著影响。与前一份报告一致，7通过纳入49项研究和1863名参与者，我们进一步证实了同一份报告的结论。我们发现，蛋白质补充增加了FFM的增加和RET的强度。

    力量

    RET诱导的平均增加量（包括1RM的所有测量值）为27 kg（平均值±SD；27±22 kg22 32). 值得注意的是，膳食蛋白质补充使1RM强度增加了2.49 kg（9%；图2; 在线查看补充图4)这有力地表明，与添加膳食蛋白质补充剂相比，RET对增强肌肉力量的刺激作用要大得多。我们的协变量（年龄、训练状态、运动后蛋白质剂量或基线蛋白质摄入）均未影响蛋白质补充对1RM强度变化的疗效。提高特定任务（例如，练习的1RM）的绩效主要取决于该任务的实践。71虽然蛋白质补充可能会略微增加1RM的变化（约9%），这对那些参加力量举重或举重比赛的人来说可能很重要，但提倡如果RET计划的目标是增加1RM，在1RM期间或其前后进行足够的工作和实践远比补充蛋白质更有影响力。

    补充图4

    肌肉质量

    除了增加肌肉力量的变化外，单用RET（≥6；13±8周）还导致FFM（1.1±1.2 kg）增加，纤维CSA（808±）增加，股骨中段CSA（52±30 mm）增加2). 补充膳食蛋白质使FFM增加0.30千克（27%；图3; 在线查看补充图4)，纤维CSA厚310µm2（38%；在线查看补充图2：面板A）和股骨中段CSA增加7.2 mm2（14%；在线查看补充图2：面板B）。运动后蛋白质剂量不影响蛋白质补充对RET诱导的FFM变化的疗效，而训练状态（阳性）、年龄（阴性）和基线蛋白质摄入（阳性）则有影响。与未经训练的参与者相比，经过阻力训练的参与者肌肉生长的潜力较小72运动后肌肉蛋白质周转减弱。73因此，我们推测，受过训练的人可能没有多少“自由度”可以随着RET改变，因此更需要补充蛋白质以增加肌肉质量。我们的论文得到了以下观察结果的支持：与初学者相比，在抵抗训练个体中，蛋白质补充对FFM增益的影响更为一致(图3).

    老年人对合成代谢有抵抗力74并且需要更高的per-me蛋白剂量来实现MPS的相似比率，MPS是调节骨骼肌质量变化的主要变量，75与年轻参与者相比。14老年参与者每日补充蛋白质的平均剂量低得惊人（20±18克/天）；因此，我们没有发现老年人对蛋白质补充有反应，这也许并不奇怪(图4). 虽然年龄并不影响RET诱导的纤维CSA变化，但年龄对FFM变化的负面影响使我们推测，即使运动使肌肉对蛋白质摄入的影响敏感，三老年人越来越需要更高的蛋白质摄入量，以最佳地应对这一影响，并看到FFM的收益。76

    理论上，与正常蛋白质摄入量的偏差增加（g/kg/天）将积极影响RET诱导的FFM增益。77与本论文相反，我们发现研究前蛋白质摄入量越高，蛋白质补充对FFM变化的影响越大(表1); 然而，这很可能是由包括老年参与者的研究中较低的平均基线蛋白质摄入量（老年：1.2±0.2 g/kg/天，年轻：1.5±0.4 g/kg/日）和每日蛋白质剂量（老年：20±18 g/kg/每天，年轻：42±32 g/天）引起的（见在线补充图3：面板B和D）。事实上，一项不包括年龄较大（>45；65±14岁）和年龄较小（<45；24±4岁）的个体的敏感性分析发现，基线蛋白质摄入对年轻人补充蛋白质的效果没有影响（见在线补充图3，面板C）。在一项未经调整的荟萃回归分析中，年轻人基线蛋白摄入量的增加实际上减弱了FFM的变化（参见在线补充图3，面板D）。

    该荟萃分析的目标是提供易于翻译的循证建议。关键的一点是，尽管1863名参与者的平均基线蛋白质摄入量为约1.4克蛋白质/kg/天，比当前美国/加拿大推荐的膳食摄入量（RDA）高75%，78平均每天补充约35克蛋白质仍能增加FFM中RET刺激的增益(图3)和1RM强度(图2). 因此，对于那些以RET获得更大力量和FFM为目标的人来说，以0.8克蛋白质/千克/天的RDA消耗蛋白质似乎不够。这一结论对老年男性来说尤为重要79和妇女80 81希望通过补充RET和蛋白质获得力量和瘦体重。

    最近的一项回顾性分析显示，在年轻和老年参与者中，当分别摄入0.24 g蛋白质/kg和0.40 g蛋白质/kg/kg的分离蛋白源时，MPS刺激的“断点”。14观察到蛋白质摄入量与MPS之间的剂量反应关系82–85MPS与肌肉肥大一致，13我们选择在每日总蛋白质摄入量和FFM变化之间使用相同的两段回归方法(图5)蛋白质剂量和MPS的变化。14在这里，我们通过报告RET诱导的FFM增益在1.62 g蛋白质/kg/天（95%可信区间：1.03至2.20）时未经调整的稳定，提供了重要的见解（使用42个研究组，包括723名年轻和老年参与者，蛋白质摄入量从0.9 g蛋白质/kg/天到2.4 g蛋白质/kg/天不等）。这些结果与之前的叙述性评论基本一致，这些评论评论了RET期间增强骨骼肌适应的最佳营养策略。3 86考虑到该估计值的置信区间为1.03至2.20，对于那些寻求最大化阻力训练诱导的FFM增益的人，建议约2.2克蛋白质/kg/d可能是谨慎的。虽然我们承认这种方法存在局限性，但我们认为这些发现是基于合理的证据和理论，并提供了一个实用的估计，其中包含读者可以考虑的现有错误。

    虽然目前的分析提供了重要和新颖的数据，但我们也承认存在局限性。首先，缺乏对老年人的RET研究，导致先前针对老年人的荟萃分析得出了一些非决定性的建议。9 11事实上，在这份手稿中，只有13项研究符合我们对年龄较大（>45岁）个体的纳入标准，其中只有6项研究报告了基线蛋白摄入量与FFM的变化。此外，只有四项研究27 29 33 45在老年人中，参与者摄入了我们认为接近非手术成年人最佳总蛋白摄入量（约1.2 g/kg/天至1.6 g/kg/日）的蛋白质5此外，只有两项研究23 30在老年人中提供运动后补充蛋白质剂量，我们认为该剂量接近最佳（约35–40克），以刺激老年人的FFM增加。76考虑到老年人每天需要更多的蛋白质，79–81每天摄入更少的蛋白质87并且饮食蛋白质摄入和RET是随着年龄的增长保持肌肉质量和功能的有效策略，67未来的RET研究应侧重于使用更高的蛋白质剂量（或可能更高的亮氨酸）、更大的样本量以及对老龄人口进行更长的干预。其次，我们在单变量荟萃回归中加入了多种额外的协变量，以阐明可能改变蛋白质补充是否影响RET诱导的肌肉质量和力量变化的变量。这种方法通常被认为是假设生成。我们发现的唯一重要发现是，如果RET疗程是全身的（调整后的R2=76%，p=0.01）或监督（调整后的R2=58%，p=0.047），补充蛋白质对增加1RM的变化更有效。无变量影响FFM的变化（见在线补充表3). 鉴于蛋白质补充对FFM和1RM变化的影响相对较小，作为RET计划组成部分的其他变量显然更为重要。我们的荟萃分析也仅包括参与者能量需求达到或高于其能量需求的研究，这可能忽略了蛋白质在RET减肥期间的重要影响。88最后，我们发现运动后蛋白质剂量并不影响补充蛋白质对RET诱导的FFM变化的疗效。我们的分析，以及其他人的分析，6这使我们得出结论，蛋白质补充的具体情况（例如，时间、运动后蛋白质剂量或蛋白质来源）在决定RET诱导的FFM增加和数周内的强度方面起着次要的作用。相反，我们的结果表明，每天摄入约1.6 g/kg蛋白质，分为约0.25g/kg剂量，14对RET的适应性变化影响更大，至少对年轻人是如此。

    结论

    在长时间RET期间，饮食中补充蛋白质可增加肌肉质量和力量的变化。与老年人或未受过训练的人相比，蛋白质补充在改善年轻人或抵抗训练的人的FFM方面更有效。在RET期间，健康成年人每天补充约1.6克/千克的蛋白质就足够了。根据有限的数据，我们没有观察到明显的性别差异，但承认女性所做的工作远远少于男性。该分析表明，如果蛋白质摄入量低于1.6克蛋白质/千克/天，膳食蛋白质补充足以优化RET诱导的FFM和1RM强度变化。然而，RET单独的表现是更有力的刺激，至少根据这项荟萃分析，这在RET诱导的肌肉质量和力量增加的方差中占了很大一部分。

    “摘要”框

    背景

    • 在长时间阻力运动训练（RET）期间，补充蛋白质的功效尚未达成共识。

    新发现

    • 在延长RET期间，膳食蛋白质补充增加了无脂体重（FFM，0.30 kg（0.09，0.52），p=0.007）和一次重复最大力量（2.49 kg（0.64，4.33），p=0.01）的变化。

    • 在RET期间，饮食中补充蛋白质对增加抵抗训练个体的FFM变化更有效（0.75 kg（0.09，1.40），p=0.03），而对老年个体的效果较差（-0.01 kg（-0.02，-0.00），p=0.02）。

    • 在RET期间，蛋白质补充超过每天约1.6 g/kg的总蛋白质摄入量，对肌肉质量或力量的增加没有进一步的益处。

    致谢

    SMP感谢加拿大研究主席、加拿大卫生研究院和加拿大自然科学与工程研究委员会在完成这项工作期间提供的支持。

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    脚注

    • 贡献者RWM、BJS、MH、EH、AAA、MCD、JWK和SMP对研究的概念和设计做出了贡献。RWM、BJS、MH、EH、AAA、MCD、LB、JWK和SMP为搜索策略的制定做出了贡献。LB进行了系统搜索。RWM、KTM和SRM完成了数据采集。RWM和SMP进行了数据分析。所有作者都协助解释。RWM和SMP是手稿的主要作者。所有作者都对最后一篇文章的起草和修订作出了贡献。所有作者都批准了手稿的最终提交版本。

    • 竞争性利益SMP已收到美国国家乳制品委员会的拨款支持、差旅费和演讲酬金。该机构支持本分析中审查的试验。

    • 原产地和同行审查未委托；外部同行评审。

    • 数据共享声明所有数据都可以在提交的手稿或补充文件中找到。